Đồ án tốt nghiệp - Hệ thống nhận diện tai nạn té ngã, tích hợp GPS theo dõi vị trí

zTRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH
HỆ ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

HỆ THỐNG NHẬN DIỆN TAI NẠN TÉ NGÃ,
TÍCH HỢP GPS THEO DÕI VỊ TRÍ

SVTH:

NGUYỄN TRẦN KHÁNH VY
MSSV: 21119163
NGÔ DUY THỊNH
MSSV: 20119290

TP. HỒ CHÍ MINH – 06/2025

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

HỆ THỐNG NHẬN DIỆN TAI NẠN TÉ NGÃ,
TÍCH HỢP GPS THEO DÕI VỊ TRÍ
SVTH:

NGUYỄN TRẦN KHÁNH VY
MSSV: 21119163
NGÔ DUY THỊNH
MSSV: 20119290

GVHD: THS. TRƯƠNG QUANG PHÚC

TP. HỒ CHÍ MINH – 06/2025

i

ii

LỜI CẢM ƠN
Trong thời gian thực hiện và hoàn thành đồ án tốt nghiệp, nhóm chúng em
đã nhận được sự quan tâm, giúp đỡ và định hướng từ quý thầy/cô, gia đình và bạn
bè. Đây không chỉ là cơ hội học tập lớn mà còn là quá trình ý nghĩa giúp chúng em
có thêm kiến thức thực tiễn và nâng cao năng lực chuyên môn.
Trước tiên, chúng em xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy Trương Quang
Phúc, thầy đã chỉ dẫn, góp ý và theo sát cùng nhóm em trong suốt quá trình làm
đồ án. Những kinh nghiệm mà thầy chỉ dẫn sẽ là nền tảng vững chắc giúp chúng
em thực hiện đồ án này.
Chúng em cũng xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy/cô khoa Điện – Điện tử đã
tạo điều kiện học tập và nghiên cứu thuận lợi để chúng em có thể tích lũy kiến thức
cần thiết để hoàn thành đề tài tốt nghiệp này.
Bên cạnh đó, chúng em xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè xung quanh đã cùng
chia sẻ kiến thức và hỗ trợ nhau trong quá trình học cũng như trong thời gian làm
đồ án.
Xin chân thành cảm ơn!
Nhóm sinh viên thực hiện đề tài

Nguyễn Trần Khánh Vy – Ngô Duy Thịnh

iii

LỜI CAM ĐOAN
Nhóm sinh viên Nguyễn Trần Khánh Vy và Ngô Duy Thịnh thực hiện đề tài
“Hệ thống nhận diện té ngã, tích hợp GPS theo dõi vị trí” dưới dự hướng dẫn của
thầy Trương Quang Phúc xin cam đoan các nội dung như sau:
1. Sản phẩm của Đồ án tốt nghiệp là do nhóm sinh viên Nguyễn Trần Khánh
Vy và Ngô Duy Thịnh tự làm, không mượn, mua hay thuê từ người khác.
2. Quyển báo cáo Đồ án tốt nghiệp là do nhóm sinh viên Nguyễn Trần Khánh
Vy và Ngô Duy Thịnh tự viết, tỷ lệ trùng lặp là 31%, các nội dung tham khảo đã
được trích dẫn đầy đủ.
3. Kết quả thể hiện trong quyển báo cáo bao gồm hình ảnh, độ chính xác của
mô hình là hoàn toàn đúng với mô hình, phần cứng nhóm đã thực hiện.
Nhóm sinh viên cam đoan các nội dung trên là hoàn toàn chính xác và chịu
trách nhiệm hoàn toàn với những cam đoan trên.
Sinh viên thực hiệ
...

...
oàn khả thi với chi phí hợp lý.
Tuy nhiên đề tài vẫn còn một số hạn chế cần được điều chỉnh và phát triển
thêm như độ chính xác chưa cao, thiết bị dễ bị kích hoạt sai khi người dùng vận
động mạnh, hình thức chưa tối ưu về kích thước và thẩm mỹ, thời lượng pin còn
hạn chế và độ trễ khi gửi cảnh báo đôi khi chưa ổn định trong điều kiện mạng yếu.
Tuy nhiên, với các kết quả đạt được, đề tài cho thấy việc áp dụng thực tế và tiềm
năng phát triển cao trong lĩnh vực y tế, chăm sóc người lớn tuổi.
5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Nhằm phát triển hoạt động và khả năng áp dụng vào thực tế của thiết bị, nhóm
thực hiện đề tài đề xuất một số hướng phát triển tiếp theo như sau:
- Kết hợp thêm các cảm biến y sinh chuyên dụng để theo dõi tình trạng sức
khỏe, dựa vào đó để xác định chính xác hơn sự kiện té ngã.
- Cải tiến thuật toán phát hiện té ngã bằng cách áp dụng học máy (machine
learning) để phân biệt tốt hơn giữa té ngã và các hoạt động bình thường.
- Nghiên cứu khả năng kết hợp công nghệ định vị trong nhà bằng Bluetooth
Beacon để khắc phục hạn chế khi GPS không khả dụng trong môi trường kín.
Những định hướng phát triển trên sẽ giúp thiết bị hoàn thiện hơn, mở rộng
phạm vi ứng dụng và nâng cao chất lượng cuộc sống cho người sử dụng.
76

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Cơ quan thống kê quốc gia, cục thống kê – bộ tài chính, “Xu hướng già
hóa dân số nhanh ở Việt Nam, thực trạng và giải pháp”, 2025.
[2]. Kazi Istiaque Ahmed, Mohammad Tahir, Mohamed Hadi Habaebi, Sian
Lun Lau, Abdul Ahad, “Machine Learning for Authentication and Authorization
in IoT: Taxonomy, Challenges and Future Research Direction”, 2021.
[3]. Boyuan Wang, Yu Lin, “Advanced applications in chronic disease
monitoring using IoT mobile sensing device data, machine learning algorithms and
frame theory: a systematic review”, 2025.
[4]. Muhammad Umair, Muhammad Aamir Cheema, Omer Cheema, Huan Li,
Hua Lu, “Impact of COVID-19 on IoT Adopion in Healthcare, Smart Homes,
Smart Buildings, Smart Cities, Transportation and Industrial IoT”, 2021.
[5]. Trần Quý Nam, Trần Đức Tân, Nguyễn Thị Thu, Dương Chính Cương ,
Đỗ Thành Long, Lương Quang Hải, “Nghiên cứu phát triển phần mềm theo dõi
sức khỏe trên điện thoại thông minh có kết nối cảm biến nhịp tim”, 2022.
[6]. Nguyễn Tiến Đàm, Cao Đức Thiện, Hoàng Trọng Nho, Nguyễn Ngọc An,
Đỗ Thiện Quang, Nguyễn Việt Anh, “Nghiên cứu và ứng dụng nền tảng IoT trong
việc chăm sóc sức khỏe con người”, 2020.
[7]. Phương Thu Nguyễn, “Phòng chống té ngã ở người cao tuổi”, 2020.

77